«probability» 태그된 질문

자신의 마음을 사용하여 주사위 굴림을 제어 할 수 있다고 말하는 친구가 있다고 가정 해 봅시다 (예를 들어, 주사위가 생각하고있는 특정 수에 떨어질 가능성이 더 높습니다). 그가 실제로 이것을 할 수 있는지 확인하기 위해 과학적으로 엄격한 테스트를 어떻게 디자인 할 수 있습니까? (물론 그가 실제로 할 수는 없다고 생각하지만 테스트가 시작되기 …

11 probability  experiment-design  dice 

일반적인 이미지 처리 통계는 Haralick 텍스처 기능 ( 14)을 사용하는 것입니다. 이러한 기능 중 14 번째 기능에 대해 궁금합니다. 인접 맵 (두 정수 의 경험적 분포를 간단히 볼 수 있음)를 고려하면 다음과 같이 정의됩니다. 의 두 번째 고유 값의 제곱근 , 여기서, 이다 :피피Pi , j &lt; 256나는,제이&lt;256i,j < 256큐큐Q큐큐Q …

11 probability  computational-statistics 

폐쇄되었습니다 . 이 질문은 의견 기반 입니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 사실과 인용으로 답변 할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 6 개월 전 . 배경 Andrew Gelman의 블로그 에 대한 의견에서 StatProb.com 에 대해 읽었습니다 . 웹 사이트에 따르면 StatProb는 다음과 …

11 probability  references  methodology 

무엇에 근접하는 가장 좋은 방법 주어진 두 개의 정수가 당신은 평균 알고 , 분산 , 비대칭 과 초과 첨도 이산 분포의 그리고 및 형태의 (0이 아닌) 측정 값 에서 정상적인 근사값이 적절하지 않다는 것이 합니까?m , n μ σ 2 γ 1 γ 2 X γ 1 γ 2피r [ …

11 probability  distributions  moments  approximation  saddlepoint-approximation 

두 개의 이산 분포 및 에 대해 교차 엔트로피는 다음과 같이 정의됩니다.q피피p큐큐q H( p , q) = − ∑엑스p ( x ) 로그큐( x ) .H(피,큐)=−∑엑스피(엑스)로그⁡큐(엑스).H(p,q)=-\sum_x p(x)\log q(x). 이것이 왜 두 확률 분포 사이의 거리를 직관적으로 측정 할 수 있을지 궁금합니다. 그 볼 의 엔트로피 , 측정치 「놀람」 . 는 …

11 probability  distributions  cross-entropy 

여기에 묻는 질문과 비슷한 문제가 있습니다. 분포의 불균일성을 어떻게 측정합니까? 요일에 대한 확률 분포 세트가 있습니다. 각 분포가 (1 / 7,1 / 7, ..., 1/7)에 얼마나 가까운 지 측정하고 싶습니다. 현재 위의 질문에 대한 답변을 사용하고 있습니다. 분포가 일 중 하나의 질량 1을 가질 때 값이 1이고 (1 / 7,1 …

11 probability  distributions  random-variable  uniform  measurement 

나는 우리가 독립 확률 변수의 합의 확률 분포 찾으려면 것을 알 수 있도록 , 우리의 확률 분포에서 그것을 계산할 수 와 말해서,X YX+YX+YX + YXXXYYY fX+Y(a)=∫∞x=−∞fX,Y(X=x,Y=a−x) dx=∫∞x=−∞fX(x)fY(a−x) dxfX+Y(a)=∫x=−∞∞fX,Y(X=x,Y=a−x) dx=∫x=−∞∞fX(x)fY(a−x) dxf_{X + Y}(a) = \int_{x = -\infty}^{\infty} f_{X, Y}(X = x, Y = a - x)~dx = \int_{x = -\infty}^{\infty} f_X(x) …

11 probability 

2D 사각형이 있고 그 안에 1000 점과 같은 점이 있습니다. 정사각형 내부의 점 분포가 넓게 분포되어 있는지 (또는 다소 균일하게 분포되어 있는지) 정사각형 내부의 일부 지점에서 함께 모이는 경향이 있는지 확인할 방법이 필요합니다. 이것을 결정하기 위해 수학 / 통계 (프로그래밍이 아닌) 방법이 필요합니다. 나는 구글 검색, 적합도, Kolmogorov 등과 같은 …

11 distributions  probability  spatial  point-process 

여기서 "증거의 무게"(WOE)는 출판 된 과학 및 정책 결정 문헌에서 일반적으로 사용되는 용어로, 다음과 같이 정의 된 위험 평가와 관련하여 가장 자주 나타납니다. w(e:h)=logp(e|h)p(e|h¯¯¯)w(e:h)=log⁡p(e|h)p(e|h¯)w(e : h) = \log\frac{p(e|h)}{p(e|\overline{h})} 여기서 증거이며, 가설이다.시간eeehhh 이제 PMI와의 주요 차이점 (포인트 별 상호 정보)을 알고 싶습니다. pmi(e,h)=logp(e,h)p(e)∗p(h)pmi(e,h)=log⁡p(e,h)p(e)∗p(h)pmi(e,h)=\log\frac{p(e,h)}{p(e)*p(h)}

11 probability  bayesian  mutual-information 

가 볼록한 라는 증거를 제공하십시오. . 여기서 및 는 각각 표준 일반 PDF 및 CDF입니다.Q(x)=x2+xϕ(x)Φ(x)Q(x)=x2+xϕ(x)Φ(x)Q\left(x\right)=x^{2}+x\frac{\phi\left(x\right)}{\Phi\left(x\right)}∀x&gt;0∀x&gt;0\forall x>0 ϕϕ\phiΦΦ\mathbf{\Phi} 시도한 단계 1) 캘러스 방법 미적분법을 시도하고 두 번째 미분에 대한 공식을 가지고 있지만 그것이 긍정적 임을 나타낼 수는 없습니다 . 더 자세한 정보가 필요하면 알려주십시오.∀x&gt;0∀x&gt;0\forall x > 0 마지막으로 Let Q(x)=x2+xϕ(x)Φ(x)Let Q(x)=x2+xϕ(x)Φ(x)\begin{eqnarray*} …

10 probability  self-study 

가정 XXX 및 YYY 평균 정상 변량이다 μ=(μ1,μ2)μ=(μ1,μ2)\mu=(\mu_1,\mu_2) 및 공분산 Σ=[σ11σ12σ12σ22]Σ=[σ11σ12σ12σ22]\Sigma = \begin{bmatrix} \sigma_{11} & \sigma_{12} \\ \sigma_{12} & \sigma_{22} \\ \end{bmatrix} . \ Pr \ left (X &lt;Y | \ min \ left (X, Y \ right) \ right) 확률은 Pr(X&lt;Y|min(X,Y))Pr(X&lt;Y|min(X,Y))\Pr\left(X<Y|\min\left(X,Y\right)\right)얼마입니까?

10 probability  normal-distribution  conditional-probability 

나는 여기의 대답 에 매우 흥미를 느꼈다 . 부정적인 확률이 무엇을 의미하는지, 그리고 그 적용을 예를 들어 설명하는 평신도 설명을 원합니다. 예를 들어, 이러한 확장 된 확률 측정에 따르면 사건이 확률 -10 %를 갖는 것은 무엇을 의미합니까?

10 probability 

고려 에르 도스 - RENYI 랜덤 그래프 G=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p)) . nnn 개의 정점 세트 VVV 는 V={1,2,…,n}V={1,2,…,n}V = \{1,2,\ldots,n\} 됩니다. 에지 세트 ( EEE 는 랜덤 프로세스에 의해 구성된다. 하자 ppp 확률 수 0&lt;p&lt;10&lt;p&lt;10<p<1 , 순서화하고 각 쌍 {i,j}{i,j}\{i,j\} 정점 ( i≠ji≠ji \neq j )의 에지로 발생 EEE 확률과 ppp 서로 …

10 probability  distributions  binomial  graph-theory 

공리적으로 확률은 세 가지 기본 가정 (콜 모고 로프의 가정)을 만족 하는 경우 각 이벤트 A에 실수 P ( A ) 를 할당 하는 함수 입니다 .PPPP(A)P(A)P(A)AAA P(A)≥0 for everyAP(A)≥0 for everyAP(A) \geq 0 \ \text{for every} A P(Ω)=1P(Ω)=1P(\Omega) = 1 If A1,A2,⋯are disjoint, thenP(⋃∞i=1Ai)=∑i=1∞P(Ai)If A1,A2,⋯are disjoint, thenP(⋃i=1∞Ai)=∑i=1∞P(Ai)\text{If} \ A_1, …

10 probability  kolmogorov-axioms 

3 개의 임의의 변수 이 있고 페어 별 한계 분포 알고 있지만 다른 것은 모릅니다 (예 : 조건부 독립으로). 공동 분포 얻을 수 있습니까 ?엑스1, X2, X삼엑스1,엑스2,엑스삼X_1,X_2,X_3피( X1, X2) , P( X2,X삼) , P(X삼,X1)피(엑스1,엑스2),피(엑스2,엑스삼),피(엑스삼,엑스1)P(X_1,X_2), P(X_2,X_3), P(X_3,X_1)피( X1, X2, X삼)피(엑스1,엑스2,엑스삼)P(X_1,X_2,X_3)

10 probability  distributions